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基于发音特性的摩擦音和塞擦音分类算法
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作者
张连海
陈斌
屈丹
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第9期211-214,共4页
提出了一种基于发音特性的摩擦音和塞擦音分类方法,该方法首先基于Seneff听觉谱提取一组描述音段能量分布特性和谱统计量的特征参数,刻画两者在发音过程上的差异,然后采用支持向量机模型实现摩擦音和塞擦音的分类。实验结果表明,其干净...
提出了一种基于发音特性的摩擦音和塞擦音分类方法,该方法首先基于Seneff听觉谱提取一组描述音段能量分布特性和谱统计量的特征参数,刻画两者在发音过程上的差异,然后采用支持向量机模型实现摩擦音和塞擦音的分类。实验结果表明,其干净语音分类准确率可以达到90.08%,信噪比为5dB的语音分类准确率可达到80.4%,与传统的基于时频能量分布特征的摩擦音和塞擦音分类方法相比,较大地提高了低信噪比下的性能。
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关键词
摩擦音与塞擦音分类
发音特性
谱统计量
Seneff听觉模型
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职称材料
题名
基于发音特性的摩擦音和塞擦音分类算法
被引量：
1
1
作者
张连海
陈斌
屈丹
机构
解放军信息工程大学信息工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第9期211-214,共4页
基金
国家自然科学基金(61175107
60872142)资助
文摘
提出了一种基于发音特性的摩擦音和塞擦音分类方法,该方法首先基于Seneff听觉谱提取一组描述音段能量分布特性和谱统计量的特征参数,刻画两者在发音过程上的差异,然后采用支持向量机模型实现摩擦音和塞擦音的分类。实验结果表明,其干净语音分类准确率可以达到90.08%,信噪比为5dB的语音分类准确率可达到80.4%,与传统的基于时频能量分布特征的摩擦音和塞擦音分类方法相比,较大地提高了低信噪比下的性能。
关键词
摩擦音与塞擦音分类
发音特性
谱统计量
Seneff听觉模型
Keywords
Fricative and affricate classification
Articulatory characteristic
Spectrum statistical
Seneff auditory model
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于发音特性的摩擦音和塞擦音分类算法
张连海
陈斌
屈丹
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012
1
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